[发明专利]一种基于遗传算法的多规格一维套料方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的多规格一维套料方法及装置，以原料作为个体，以下料作为基因，以利用率作为适应度；随机选择基因对所有个体进行编码从而形成初始种群，相当于获得了一个对所有原料的整体分配方案；再以初始种群作为父代种群，对父代种群进行交叉运算或变异运算中至少一种运算以及选择运算，直至获得整体适应度满足预设条件的子代种群。相比于现有技术中的人工“贪心”算法，从全局角度得到了更加节约原料的方案，且无需给出一根原料上所有的套料方案，避免了在原料管材和下料管材规格较多、数量较大时造成的计算复杂、耗时较多的情况，节约了人力，更符合车间生产的实际需要。

技术领域

本发明涉及管件加工领域，特别是涉及一种基于遗传算法的多规格一维套料方法及装置。

背景技术

套料是机械加工行业、船舶制造等行业常用的方法，是指下料的时候，为了减少对原料的浪费，在原料上安排了较大或较长的下料后，再分配一些较小的下料，从而在有限的原料上尽可能分配多的下料进行生产，提高对原料的利用率，降低成本，节约资源。

目前在实际生产过程中，套料方案由工人自行计算得到。工人根据经验和简单的对比，尽量保证单根原料管材产生的废料最少。这相当于一种“贪心”策略，在多根原料下料时，分别保证每根原料都浪费最少来保证全部原料浪费最少，即以局部最优解逼近全局最优解。这种人工“贪心”的计算方法并不能保证整体的套料方案是最优的，即无法证明局部最优解能收敛到全局最优解。

因此，如何从整体角度考虑套料方法，保证在一套原料的分配方案中尽可能达到全局最优解，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于遗传算法的多规格一维套料方法及装置，用于从整体角度考虑套料方法，保证在一套原料的分配方案中尽可能达到全局最优解。

为解决上述技术问题，本发明提供一种基于遗传算法的多规格一维套料方法，包括：

以原料为个体，以下料为基因，在各所述基因中随机选择基因对各所述个体进行编码，得到各所述个体的基因编码，以获得所述基因编码的各所述个体作为初始种群；

以所述初始种群作为父代种群，对所述父代种群应用交叉运算或变异运算中至少一种运算以及选择运算，直至获得整体适应度满足预设条件的子代种群；

其中，所述原料为未经切割的管材；所述下料为需要切割产生的管材；所述整体适应度为一代种群中所有个体的个体适应度之和；所述个体适应度为个体利用率；所述个体利用率为一个所述原料上分配的所有下料的长度之和占所述原料的长度的比值。

可选地，所述在各所述基因中随机选择基因对各所述个体进行编码，得到各所述个体的基因编码，具体包括：

计算个体的预设基因编码长度；所述预设基因编码长度为一个所述个体上能够携带的基因数量的最大值；

随机且不重复地选择多组基因，直至生成的基因编码的数量等于所述个体的数量；

当所述基因编码的长度大于所述预设基因编码长度时，舍弃所述基因编码；

当所述基因编码的长度小于所述预设基因编码长度时，在所述基因编码中随机插入空格以使所述基因编码的长度等于所述预设基因编码长度。

可选地，还包括：

当所述个体携带的基因所代表的下料的长度之和大于所述个体所代表的原料的长度时，重新对所述个体进行编码。

可选地，所述对所述父代种群进行所述交叉运算，具体为：

对所述父代种群中的父代个体按个体适应度非递增的方式进行排序，对相邻的父代个体两两之间以基因为单位进行所述交叉运算。

可选地，所述对相邻的父代个体两两之间以基因为单位进行所述交叉运算，具体包括：